Po začetnem obdobju navdušenega uvajanja umetna inteligenca postaja vse dražja, kar sili podjetja k skrbnejšemu premisleku o svojih naložbah. Obdobje "subvencionirane inteligence", ko so ponudniki krili velik del stroškov za pridobivanje trga, se očitno končuje, saj se podjetja soočajo z naraščajočimi računi za računsko moč in uporabo naprednih modelov.
Stroški so v nekaterih primerih narasli do te mere, da presegajo ceno dela zaposlenih. »V nekaterih primerih stroški žetonov presežejo strošek zaposlenega v mesecu ali dveh, ker jo preprosto preveč uporabljajo,« pravi analitik Jack Gold iz podjetja J.Gold Associates. Tudi v tehnoloških velikanih, kot je Meta, so postali previdnejši. Tehnološki direktor Andrew Bosworth je v internem dopisu osebju zapisal, da "nihče ne bi smel uporabljati orodij umetne inteligence samo zaradi njihove uporabe."
Zaradi pritiska na stroške podjetja iščejo alternativne poti. Nekatera prehajajo na brezplačne, odprtokodne modele, ki so za mnoge naloge dovolj zmogljivi. Druga se odločajo za manjše, specializirane modele, prilagojene za posamezne panoge, kot so finance ali nepremičnine. Razlika v ceni je lahko dramatična. Po besedah Adriana Balfourja iz svetovalnice Enverso lahko strošek z 15 dolarjev na milijon žetonov pri velikem modelu pade na pet centov pri manjšem.
Skepticizem podjetij je razumljiv v luči podatkov, ki kažejo na neskladje med ogromnimi vlaganji in dejanskimi donosi. Po anketi družbe PwC kar 56 odstotkov direktorjev ne beleži nobenega finančnega učinka umetne inteligence – niti rasti prihodkov niti prihrankov pri stroških. To postavlja pod vprašaj smotrnost globalnih naložb v sektor, ki naj bi po oceni Goldman Sachsa do leta 2031 dosegle 7,6 bilijona dolarjev.